Amibroker Glidande Medelvärde Crossover System

Triple Moving Average System av Dr. Winton Felt Det tredubbla glidande genomsnittliga crossover-systemet används för att generera köp - och säljssignaler. Dess köpsignaler kommer tidigt i utvecklingen av en trend, och dess försäljningssignaler genereras tidigt när en trend slutar. Det tredje glidande medlet kan användas i kombination med de andra två glidande medelvärdena för att bekräfta eller neka signalerna som de genererar. Det minskar därigenom chansen att investeraren kommer att agera på falska signaler. Ju kortare det rörliga genomsnittet, ju närmare följer prisutvecklingen. När ett börs börjar en uptrend börjar kortfristiga glidande medelvärden börja stiga långt tidigare än långsiktiga glidande medelvärden. Om exempelvis en aktie sänks med lika stora mängder varje dag i 50 dagar och sedan börjar stiga med samma mängd varje dag i 50 dagar, börjar det 5-dagars glidande medeltalet öka på tredje dagen efter ändringen i riktning , kommer 10-dagarsmedlet att börja öka på sjätte dagen efter förändringen, och 20-dagarsmedlet börjar öka på elfte dagen. Ju längre en trend har kvar, desto mer sannolikt är det att fortsätta att fortsätta, upp till en punkt. Om du väntar för länge att gå in i en trend kan det leda till att du saknar större delen av vinsten. Att gå in för trenden för tidigt kan innebära att man går in i en falsk start och måste sälja med förlust. Traders har tagit upp problemet genom att vänta på tre glidande medelvärden för att verifiera en trend genom att anpassa sig på ett visst sätt. För att illustrera använder wersquoll 5-dagars, 10-dagars och 20-dagars glidande medelvärden. När en uptrend börjar, börjar det 5-dagars glidande medlet först stigande. Handlare ser det här som intressant men saknar stor betydelse. När uppåtgående momentum ökar, börjar längre glidande medelvärden successivt följa. En köpvarning sker när 5-dagars korsning över både 10 och 20 år. Medelvärdet av aktien under de senaste fem dagarna är därmed större än genomsnittet under de senaste tio dagarna och de senaste tjugo dagarna. Detta visar en kortsiktig förändring i trenden. En köpsignal bekräftas när 10-dagars korsning över 20 dagarna. 10-dagars genomsnittspris på ett lager är mer meningsfullt än genomsnittet på 5 dagar. Om genomsnittspriset under de senaste tio dagarna är större än genomsnittspriset under de senaste tjugo dagarna anses förändringen i momentum vara betydligt mer betydande. Omvänt, när en uptrend ändras till en downtrend, är det första som händer att 5-dagarna sjunker under 10-dagars och 20-dagars medelvärden. Detta innebär en varning om att en säljsignal kan vara kommande. Den bekräftade försäljningssignalen uppträder när 10-dagars korsning under 20-dagarna resulterar i en inriktning där 5-dagarsgenomsnittet ligger under 10-dagarsgenomsnittet och 10-dagarsgenomsnittet är under 20-dagarsgenomsnittet. Mer aggressiva handlare använder ofta alert crossover som den faktiska säljsignalen eftersom den låser in mer av vinsten. Risken för att göra detta är dock att beståndet endast får citera sin andetag innan den fortsätter sin förskott. Den bekräftade försäljningssignalen kan då ske till ett mycket högre pris. Därför överväger de flesta handlare säljsignalen som ska genereras av 10-dagars korsningen under 20-dagarna. Jag rekommenderar att du använder det 5-dagars glidande genomsnittet som ett filter för varje crossover-händelse. Det vill säga, justering kan användas som ett verktyg för att minska whipsaws. För en köpsignal är den lämpliga anpassningen för 5-dagarsgenomsnittet att vara över 10-dagars, och för 10-dagarna att vara över 20-dagars. För en säljsignal skulle 5-dagarna vara under 10-dagarna och 10-dagarna under 20-dagarna. Om 10-dagarna just har givit en köpsignal genom att korsa över 20 dagars genomsnitt kan en näringsidkare avstå från att göra inköpet om 5-dagarna nu sjunker eller under 10-dagars genomsnittet. Köpet skulle endast ske om 5-dagarna återupptas eller ligger över 10-dagars genomsnittet medan 10-dagars genomsnittet fortfarande ligger över 20-dagars genomsnittet. Om 10-dagarsgenomsnittet ger en säljsignal genom att korsa under 20-dagars genomsnittet, kan näringsidkaren avstå från att sälja om 5-dagarsgenomsnittet har vänt sig och nu stiger, eller om det nu ligger över 10-dagarsgenomsnittet snarare än Än under den. Försäljningen skulle göras endast om 5-dagarna återupptas eller faller under 10-dagars genomsnittet medan 10-dagars genomsnittet fortfarande ligger under 20-dagars genomsnittet. Våra aktörer inom stockdiscipliner har lärt sig genom erfarenhet att det med 5 dagars genomsnitt på detta sätt kan dramatiskt minska whipsaws (otydlig och onödig köp och försäljning). Anledningen till att dessa anpassningar är viktiga är att det kortare glidande medlet är extremt känsligt för utvecklingen av en mottröja i stockrsquos-priset. Om en trendräknare mot den trend som indikeras av crossover av dina stora glidande medelvärden utvecklas är det meningsfullt att vänta på att motstriden försvinner innan man vidtar åtgärder. Investerare och handlare kan vara klokt att införliva en annan indikator i sitt beslutsfattande. För att öka tillförlitligheten hos de signaler som ges av systemet ovan, kan det vara klokt att använda det 50-dagars glidande medlet som ett sammanhang och en referens. Den bästa och mest lönsamma tiden att köpa ett lager är tidigt i en ny trend. Senare köp signaler bära större risk att beståndet snart kommer att minska (eftersom aktier donrsquot går upp för alltid). Om 50-dagarsgenomsnittet har varit i en betydande nedgång och nu nivellerar eller just börjar öka, har en köpsignal med den ovan beskrivna tredubbla överföringsmetoden en större chans att lyckas än om 50-dagarsmedlet har varit stiger under en lång tid, eller börjar att jämföras eller minska efter en långvarig förskott. Med andra ord kan det medelfristiga 50-dagarsgenomsnittet användas för att bekräfta och quotsupportquot de signaler som ges av de kortare glidande medelvärdena. I allmänhet är det bättre att undvika att köpa ett lager om dess 50-dagars glidande medelvärde är i nedgång. En kortfristig näringsidkare kan göra ett undantag till denna allmänna policy för att dra nytta av en snapback mot det minskande 50-dagarsmedlet från ett extremt överlåtet tillstånd. När ett lager inte trender (när itrsquos går i sidled) kommer de rörliga medelvärdena att blandas och upprepas gånger korsas över varandra. Här blir de faktiska övergångarna värdelösa som att köpa eller sälja signaler. Dock representerar villkoret antingen konsolidering eller distribution. Således kan handlare se på dessa tider som grund för goda ingångs - eller utgångspunkter, beroende på deras slutsatser om vad beståndet är mest sannolikt att göra nästa eller på specifikt breakout beteende. Olika diagramkonfigurationer (stigande trianglar, flaggor etc.) kan ge ledtrådar om stockrsquos troliga beteenden när det börjar flytta igen. Läsaren kan också få tips om en stockrsquos lutning genom att observera om volymen ökar eller minskar när stockrsquos-priset stiger eller faller. Till exempel, om volymen ökar på nedåt dagar och avtar på uppe dagar, meddelar aktien att det är fast beslutet att gå ner och så vidare. Volymen ger ledtrådar om riktningen av aktierörelsen till vilken pengar som begås. Slutligen kan näringsidkaren helt enkelt vänta på att lagret visar sin handkvot genom att bryta igenom stödet på nackdelen eller genom överhålighet på uppsidan. I båda fallen är flytten inte särskilt pålitlig utan en signifikant ökning av volymen. Få mer på detta och se en lista med handledning på discipliner för investerare och handlare. Copyright copy 2008 - 2016 av StockDisciplines aka lagerdiscipliner, LLC Dr. Winton Felt upprätthåller en mängd gratis handledningar, lagervarningar och scannerresultat på lagerdiscipliner har en marknadsöversynssida på stockdisciplinesmarket-review har information och illustrationer som gäller pre-surge quotsetupsquot Vid stockdisciplinesstock-varningar och information och videor om volatilitetsjusterade stoppförluster vid stockdisciplinesstop-förluster Meddelande till webbansvariga Om du vill publicera denna artikel på din blogg eller hemsida kan du göra det om och endast om du följer våra Publisher39s användarvillkor Och avtal. Genom att publicera denna artikel godkänner du därmed att följa och vara bunden av våra Publisher39s användarvillkor och avtal. Du kan läsa Publisher39s användarvillkor och avtal genom att klicka på följande blå quotTermsquot-länk. Villkor Alla sidor på denna webbplats är skyddade av upphovsrätt. Copyright kopia 2008 - 2016 av StockDisciplines Ingen del av denna publikation får reproduceras eller distribueras i någon form på något sätt. - StockDisciplines 1590 Adams Avenue 4400 Costa Mesa, CA 92628 USA. Trading andor investerar i värdepappersmarknaderna innebär risk för förlust. Denna webbplats rekommenderar ALDRIG att någon person köper eller säljer några värdepapper. Det ger inte enskilda investeringsrådgivning. och ingenting häri borde tolkas som om det gör det. Läsare av innehållet på denna webbplats bör söka råd från en licensierad yrkesverksamma angående deras personliga investeringar. StockDisciplines ansvarar inte för förlust som uppstår genom att använda information som tillhandahålls på denna webbplats. VIKTIG MEDDELANDE Genom att använda den här webbplatsen godkänner du våra användarvillkor och sekretesspolicy. Se dem genom att klicka på deras länkar nära botten av menyn på vänster sida av varje sida. Hur optimerar handelssystemet OBS! Det här är ganska avancerat ämne. Läs först tidigare AFL-tutorials först. Tanken bakom en optimering är enkel. Först måste du ha ett handelssystem, det här kan vara en enkel glidande genomsnittlig crossover till exempel. I nästan alla system finns det några parametrar (som medelvärde) som bestämmer hur givet system fungerar (det vill säga är väl lämpat för långsiktig eller kort sikt, hur reagerar det på mycket volatila bestånd osv.). Optimeringen är processen att hitta optimala värden för dessa parametrar (ger högsta vinst från systemet) för en given symbol (eller en symbolportfölj). AmiBroker är ett av de få program som tillåter dig att optimera ditt system på flera symboler samtidigt. För att optimera ditt system måste du definiera från en upp till tio parametrar som ska optimeras. Du bestämmer vad som är ett minimum och maximalt tillåtet värde för parametern och i vilka steg detta värde ska uppdateras. AmiBroker utför sedan flera backtester systemet med ALLA möjliga kombinationer av parametervärden. När processen är klar visar AmiBroker listan över resultat sorterade efter nettoresultatet. Du kan se värdena för optimeringsparametrar som ger det bästa resultatet. Skrivning AFL-formel Optimering i backtester stöds via ny funktion som kallas optimera. Syntaxen för den här funktionen är följande: variabel optimera (variabel Beskrivning, standardminimum, maxsteg) variabel - är normal AFL-variabel som får tilldelas det värde som returneras genom att optimera funktionen. Med normal backtesting, scanning, exploration och comentary mode returnerar funktionen optimalt standardvärdet, så ovanstående funktionssamtal motsvarar: variabel standard Optimeringsfunktionen optimerar funktionen returnerar successiva värden från min till max (med) med stegsteg. quot Descriptionquot är en sträng som används för att identifiera optimeringsvariabeln och visas som ett kolumnnamn i listan över optimeringsresultat. standard är ett standardvärde som optimerar funktionsavkastningen i prospektering, indikator, kommentar, skanning och normala backtestlägen min är ett minimivärde av variabeln som optimeras max är ett maximivärde av variabeln som är optimerad steg är ett intervall som används för att öka värde från min till max AmiBroker stöder upp till 64 samtal för att optimera funktionen (därför upp till 64 optimeringsvariabler), notera att om du använder uttömmande optimering är det väldigt bra att begränsa antalet optimeringsvariabler till bara få. Varje samtal för att optimera generera (max - min) stegoptimeringsloops och flera samtal för att optimera multiplicera antalet körningar som behövs. Om du exempelvis vill optimera två parametrar med 10 steg krävs 1010 100 optimeringsslingor. Samtal optimera funktionen endast ENT per variabel i början av din formel eftersom varje samtal genererar en ny optimeringslopp Multiplikationsoptimering stöds fullt ut av AmiBroker Maximalt sökutrymme är 2 64 (10 19 10.000.000.000.000.000.000.000) kombinationer 1. Enstaka variabeloptimering: sigavg Optimera (Signalvärde. 9. 2. 20. 1) Köp kors (MACD (12. 26), Signal (12. 26. sigavg)) Sälj kors (Signal (12. 26. sigavg), MACD (12. 26)) 2. Optimering av två variabler (lämplig för 3D-kartläggning) per Optimera (per 2. 5. 50. 1) Nivåoptimera (nivå 2. 2. 150. 4) Köp kors (CCI (per), - nivå) Sälj Cross (Level, CCI (per)) 3. Flera (3) variabel optimering: mfast Optimera (MACD Fast. 12. 8. 16. 1) mslow Optimera (MACD Slow. 26. 17. 30. 1) sigavg Optimera genomsnittlig. 9. 2. 20. 1) Köp kors (MACD (mfast, mslow). Signal (mfast, mslow, sigavg)) Sälj kors (Signal (mfast, mslow, sigavg), MACD F ormula klicka bara på Optimera-knappen i quotAutomatic Analysisquot-fönstret. AmiBroker kommer att börja testa alla möjliga kombinationer av optimeringsvariabler och rapportera resultaten i listan. Efter att optimeringen är klar presenteras listan över resultat sorterat efter nettoresultatet. Eftersom du kan sortera resultaten med någon kolumn i resultatlistan är det enkelt att få de optimala parametrarna för lägsta drawdown, lägsta antal affärer, största vinstfaktor, lägsta marknadsexponering och högsta riskjusterade årliga avkastning. De sista kolumnerna i resultatlistan presenterar värdena för optimeringsvariabler för givna test. När du bestämmer vilken kombination av parametrar som passar dina behov är det bästa du behöver göra för att ersätta standardvärdena för att optimera funktionssamtal med optimala värden. I nuvarande skede måste du skriva dem manuellt i formulärredigeringsfönstret (den andra parametern för att optimera funktionssamtal). Visar 3D animerade optimeringsdiagram För att visa 3D optimeringsdiagram måste du först springa två variabler optimering. Två variabla optimeringar behöver en formel som har 2 Optimize () funktionssamtal. Ett exempel på två variabla optimeringsformler ser ut så här: per optimera (per 2. 5. 50. 1) nivåoptimera (nivå 2. 2. 150. 4) köp kors (CCI (per), - nivå) (Nivå, CCI (per)) När du har angett formeln måste du klicka på quotOptimizequot-knappen. När optimeringen är klar bör du klicka på nedåtpilen på Optimera-knappen och välja Visa 3D-optimeringsgraf. På några sekunder visas en färgstark tredimensionell yta i ett 3D-kartfönster. Ett exempel på 3D-diagram som genereras med ovanstående formel visas nedan. Som standard visar 3D-diagrammen värden på nettovinsten mot optimeringsvariabler. Du kan dock plotta 3D-ytplan för varje kolumn i optimeringsresultattabellen. Klicka bara på kolumnrubriken för att sortera den (den blå pilen visas som visar att optimeringsresultat sorteras efter vald kolumn) och sedan välja Visa 3D optimeringsgraf igen. Genom att visualisera hur din systemparametrar påverkar handelsprestanda kan du lättare bestämma vilka parametervärden som producerar quotfragilequot och som producerar quotrobustquot systemprestanda. Robusta inställningar är regioner i 3D-grafen som visar gradvis snarare än plötsliga förändringar i ytan. 3D optimeringsdiagram är ett utmärkt verktyg för att förhindra kurvmontering. Kurvmontering (eller överoptimering) inträffar när systemet är mer komplext än det behöver vara och all den komplexiteten är inriktad på marknadsförhållanden som aldrig kan hända igen. Radikala ändringar (eller spikar) i 3D optimeringsdiagrammen visar tydligt överoptimeringsområden. Du bör välja parameterregion som producerar en bred och bred platå på 3D-diagrammet för ditt verkliga handel. Parametersatser som producerar vinstspikar fungerar inte på ett tillförlitligt sätt i verklig handel. 3D-kartvisningsreglage AmiBrokers 3D-kartvisare erbjuder totalt visningsförmåga med full grafrotation och animering. Nu kan du se dina systemresultat från alla tänkbara perspektiv. Du kan styra positionen och andra parametrar i diagrammet med hjälp av mus, verktygsfält och tangentbordsgenvägar, oavsett vad du tycker är lättare för dig. Nedan hittar du listan. - för att rotera - håll ner VÄNSTER musknapp och flytta i XY riktningar - för att zooma in, zooma ut - håll nere höger musknapp och flytta i XY riktningar - Flytta (översätt) - håll ned VÄNSTER musknapp och CTRL-tangent och flytta i XY riktningar - för att animera - håll ner VÄNSTER musknapp, dra snabbt och släpp knappen medan du drar SPACE - animera (rotera automatiskt) VÄNSTER PIL SÖK - rotera vert. vänster höger piltangent - rotera vert. Höger UPP PIL TAST - Rotera horisonten. upp NER PIL SÖK - rotera horisonten. NED NUMPAD (PLUS) - Nära (Zooma in) NUMPAD - (MINUS) - Långt (Zooma ut) NUMPAD 4 - Flytta till vänster NUMPAD 6 - Flytta åt höger NUMPAD 8 - Flytta upp NUMPAD 2 - Flytta ner SIDAN UPP - Vattennivå upp PAGE DOWN - Vattennivå ner Smart (icke-uttömmande) optimering AmiBroker erbjuder nu smart (icke-uttömmande) optimering utöver regelbunden och uttömmande sökning. Icke-uttömmande sökning är användbar om antalet parametrar i ett givet handelssystem är helt enkelt för stort för att vara genomförbart för uttömmande sökning. Uttömmande sökning är helt bra så länge det är rimligt att använda det. Låt oss säga att du har 2 parametrar vardera från 1 till 100 (steg 1). Det är 10000 kombinationer - helt ok för uttömmande sökning. Nu med 3 parametrar har du 1 miljon kombinationer - det är fortfarande OK för uttömmande sökning (men kan vara lång). Med 4 parametrar har du 100 miljoner kombinationer och med 5 parametrar (1..100) har du 10 miljarder kombinationer. I så fall skulle det vara för tidskrävande att kontrollera dem alla, och det här är det område där icke-uttömmande smarta sökmetoder kan lösa det problem som inte är lösbart i rimlig tid med hjälp av uttömmande sökning. Här är absolut den enklaste instruktionen hur man använder ny, icke-uttömmande optimeringsapparat (i detta fall CMA-ES). 1. Öppna din formel i Formula Editor 2. Lägg till den här raden längst upp i din formel: OptimizerSetEngine (quotcmaequot) Du kan också använda quotspsoquot eller quottribquot här 3. (Valfritt) Välj ditt optimeringsmål i Automatisk analys, Inställningar, quotWalk - Forwardquot-fliken, Optimeringsmålfält. Om du hoppar över det här steget kommer det att optimera för CARMDD (sammansatt årlig avkastning dividerad med maximal drawdown). Nu om du kör optimering med hjälp av denna formel, kommer den att använda ny evolutionär (icke-uttömmande) CMA-ES optimizer. Hur fungerar det Optimeringen är processen att hitta minsta (eller maximala) givna funktion. Alla handelssystem kan betraktas som en funktion av ett visst antal argument. Ingångarna är parametrar och citatdata. utmatningen är ditt optimeringsmål (säg CARMDD). Och du letar efter maximal given funktion. En del intelligenta optimeringsalgoritmer är baserade på natur (djurbeteende) - PSO-algoritm eller biologisk process - Genetiska algoritmer, och vissa är baserade på matematiska begrepp som härrör från människor - CMA-ES. Dessa algoritmer används i många olika områden, inklusive ekonomi. Ange quotPSO financequot eller quotCMA-ES financequot i Google och du hittar mycket information. Icke-uttömmande metoder (eller quotsmartquot) kommer att hitta globala eller lokala optimala. Målet är givetvis att hitta den globala, men om det finns en enda skarp topp ut ur zillionsparameterkombinationer, kan icke-uttömmande metoder misslyckas med att hitta denna enda topp, men om den är en form av handlare, är det inte värt att hitta en enda skarp topp. handel eftersom det resultatet skulle vara instabilt (för ömtåligt) och inte replikerbart i verklig handel. I optimeringsprocessen letar vi ganska efter platåregioner med stabila parametrar och detta är det område där intelligenta metoder lyser. När det gäller algoritmen som används av icke-uttömmande sökning ser det ut som följande: a) Optimiseraren genererar en del (vanligen slumpmässig) startpopulation av parameteruppsättningar b) Backtest utförs av AmiBroker för varje parameteruppsättning från befolkningen c) Resultaten av backtest är utvärderas enligt algoritmens logik och ny befolkning genereras baserat på utvecklingen av resultaten, d) om det nya bäst finns - spara det och gå till steg b) tills stoppkriterierna är uppfyllda Exempel på stoppkriterier kan innefatta: a) att nå specificerat maximala iterationer b) stoppa om intervallet av de bästa objektivvärdena för de senaste X-generationerna är noll c) sluta om man lägger till 0,1 standardavvikelsevektor i någon huvudaxelriktning ändrar inte värdet av objektivvärdet d) andra För att använda smart (icke - uttömmande) optimator i AmiBroker måste du ange optimeringsmotorn du vill använda i AFL-formeln med OptimizerSetEngine-funktionen. Funktionen väljer extern optimeringsmotor definierad med namn. AmiBroker skickas för närvarande med 3 motorer: Standard Particle Swarm Optimizer (quotspsoquot), Stammar (quottribquot) och CMA-ES (quotcmaequot) - namnen i axlar ska användas i OptimizerSetEngine-samtal. Förutom att välja optimeringsmotor kanske du vill ställa in några av dess interna parametrar. För att göra så använd funktionen OptimizerSetOption. OptimizerSetOption (quotnamequot, value) funktion Funktionen anger ytterligare parametrar för extern optimeringsmotor. Parametrarna är motorberoende. Alla tre optimeringsmedel som skickas med AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE) stöder två parametrar: quotRunsquot (antal körningar) och quotMaxEvalquot (maximal utvärdering (test) per enskild körning). Uppförandet av varje parameter är motorberoende, så samma värden kan och brukar ge olika resultat med olika använda motorer. Skillnaden mellan Runs och MaxEval är som följer. Utvärdering (eller test) är enkel backtest (eller utvärdering av objektivt funktionsvärde). RUN är en full körning av algoritmen (att hitta optimalt värde) - vanligtvis med många test (utvärderingar). Varje körning återställer helt enkelt hela optimeringsprocessen från den nya början (ny initial slumpmässig population). Därför kan varje körning leda till att hitta annan lokal maxmin (om den inte hittar global). Så Runs parameter definierar antal efterföljande algoritm körningar. MaxEval är det maximala antalet utvärderingar (bactests) i en enda körning. Om problemet är relativt enkelt och 1000 tester är tillräckliga för att hitta global max, är 5x1000 mer sannolikt att hitta globalt maximalt eftersom det finns mindre chanser att fastna i lokal max eftersom efterföljande körningar kommer att börja från olika initiala slumpmässiga populationer. Val av parametervärden kan vara knepig. Det beror på problem under testet, dess komplexitet osv. Varje stokastisk icke-uttömmande metod ger dig ingen garanti för att hitta global maxmin, oavsett antal test om det är mindre än uttömmande. Det enklaste svaret är att. Ange så stort antal tester som det är rimligt för dig när det gäller den tid som krävs för att slutföra. En annan enkel råd är att multiplicera med 10 antalet tester med att lägga till en ny dimension. Det kan leda till att överskatta antalet test som krävs, men det är ganska säkert. Avsända motorer är konstruerade för att vara enkla att använda, därför används kvotvärdesavvärdena defaulautomatiska värden, så optimering kan vanligtvis köras utan att ange något (accepterar standardinställningar). Det är viktigt att förstå att alla smarta optimeringsmetoder fungerar bäst i kontinuerliga parametrar och relativt smidiga objektivfunktioner. Om parameterutrymme är diskreta evolutionära algoritmer kan ha problem med att hitta optimalt värde. Det är särskilt sant för binära parametrar - de passar inte för någon sökmetod som använder gradienten av objektiv funktionsförändring (som de flesta smarta metoder gör). Om ditt handelssystem innehåller många binära parametrar, bör du inte använda smart optimizer direkt på dem. Istället försöker du optimera endast kontinuerliga parametrar med smart optimizer och byta binära parametrar manuellt eller via externt skript. SPSO - Standard Particle Swarm Optimizer Standard Particle Swarm Optimizer bygger på SPSO2007-kod som ska producera bra resultat förutsatt att korrekta parametrar (dvs Runs, MaxEval) tillhandahålls för ett speciellt problem. Att välja rätt alternativ för PSO optimizer kan vara svårt, därför kan resultaten skilja sig väsentligt från fall till fall. SPSO. dll levereras med fullständiga källkoder i quotADKquot-undermappen. Exempelkod för Standard Particle Swarm Optimizer: (Hitta bästa värde i 1000 test inom sökutrymmet på 10000 kombinationer) OptimizerSetEngine (quotspsoquot) OptimizerSetOption (quotRunsquot, 1) OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot, 1000) sl Optimera (quotsquot, 26, 1, 100, 1 ) fa Optimera (quotfquot, 12, 1, 100, 1) Köp Cross (MACD (fa, sl), 0) Sälj Kors (0, MACD (fa, sl)) TRIBES - Adaptiv Parameter-Less Particle Swarm Optimizer Stammar är adaptiva , parameter-mindre version av PSO (partikel swarm optimering) icke-uttömmande optimizer. För vetenskaplig bakgrund se: particleswarm. infoTribes2006Cooren. pdf Teorin ska fungera bättre än vanlig PSO, eftersom den automatiskt kan anpassa svärmstorlekarna och algoritmstrategin så att problemet löses. Praktiken visar att dess prestanda är ganska lik PSO. Stammen DLL-plugin implementerar quotTribes-Dquot (dvs dimensionell) variant. Baserat på clerc. maurice. free. frpsoTribesTRIBES-D. zip av Maurice Clerc. Ursprungliga källkoder som används med tillstånd från författaren Tribes. DLL levereras med fullständig källkod (inuti quotADKquot-mappen) Stödda parametrar: quotMaxEvalquot - maximalt antal utvärderingar (backtests) per körning (standard 1000). Du bör öka antalet utvärderingar med ökande antal dimensioner (antal optimeringsparametrar). Standard 1000 är bra för 2 eller maximalt 3 dimensioner. quotRunsquot - antal körningar (omstartar). (standard 5) Du kan lämna antalet körningar till standardvärdet på 5. Standard antal körningar (eller omstart) är inställt på 5. För att använda Stammaroptimering behöver du bara lägga till en rad i din kod: OptimizerSetOption (quotMaxEvalquot , 5000) 5000 utvärderingar max CMA-ES - Covariance Matrix Adaptation Evolutionär Strategi Optimizer CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategy) är avancerad, icke-uttömmande optimizer. För vetenskaplig bakgrund se: bionik. tu-berlin. deusernikocmaesintro. html Enligt vetenskapliga riktmärken överträffar nio andra, mest populära evolutionära strategier (som PSO, Genetisk och Differential evolution). bionik. tu-berlin. deusernikocec2005.html CMAE. DLL-plugin implementerar quotGlobalquot-variant av sökning med flera omstart med ökande befolkningsstorlek CMAE. DLL levereras med fullständig källkod (inuti quotADKquot-mappen) Som standard är antalet körningar (eller omstartar) inställda till 5. Det rekommenderas att lämna standardnumret för omstart. Du kan variera det med OptimizerSetOption (quotRunsquot, N) call, där N ska ligga inom intervall 1..10. Att ange mer än 10 körningar rekommenderas inte, även om det är möjligt. Observera att varje körning använder TWICE storleken på befolkningen i föregående körning så att den växer exponentiellt. Därför slutar du med 10 körningar med befolkningen 210 större (1024 gånger) än första försöket. Det finns en annan parameter quotMaxEvalquot. Standardvärdet är NOLL vilket innebär att plugin automatiskt beräknar MaxEval som krävs. Det rekommenderas att INTE definiera MaxEval själv som standard fungerar bra. Algoritmen är smart nog för att minimera antalet utvärderingar som krävs och det konvergerar mycket snabbt till lösningspunkten, så det hittar ofta lösningar snabbare än andra strategier. Det är normalt att plugin hoppa över några utvärderingssteg, om det upptäcker att lösningen hittades, därför borde du inte bli förvånad över att optimeringsfältet kan röra sig mycket snabbt vid vissa punkter. Pluggen har också förmåga att öka antalet steg över initialt uppskattat värde om det behövs för att hitta lösningen. På grund av sin adaptiva karaktär är den kvotimerade tiden kvarvarande kvoten och eller kvoten av stegquot som visas av framdriftsdialogen endast kvot gissning vid timequot och kan variera under optimeringskursen. För att använda CMA-ES Optimizer behöver du bara lägga till en rad i din kod: Detta kommer att köra optimeringen med standardinställningar som är bra för de flesta fall. Det bör noteras, som det är fallet med många continouos-space-sökalgoritmer, att den minskande quotstepquot-parametern i Optimize () funciton-samtal inte signifikant påverkar optimeringstiderna. Det enda som betyder något är problemet quotdimensionquot, dvs antalet olika parametrar (antal optimera funktionssamtal). Antalet quotstepsquot per parameter kan ställas in utan att påverka optimeringstiden, så använd den finaste upplösningen du vill ha. I teorin borde algoritmen kunna hitta lösningar på högst 900 (N3) (N3) backtests där quotNquot är dimensionen. I praktiken konvergerar det en hel del snabbare. Till exempel kan lösningen i 3 (N3) dimensionsparametrarutrymme (säg 100100100 1 miljoner uttömmande steg) hittas i så få som 500-900 CMA-ES-steg. Multi-threaded individuell optimering Börjar från AmiBroker 5.70 utöver multi-symbol multithreading. du kan utföra multi-threaded single-symbol optimering. För att komma åt den här funktionaliteten klickar du på nedrullningspilen bredvid quotOptimizequot-knappen i fönstret Ny analys och välj Citat för individuell optimering. quotIndividual Optimizequot kommer att använda alla tillgängliga processorkärnor för att utföra enkelsymboloptimering, vilket gör det mycket snabbare än vanlig optimering. I quotCurrent symbolquot läge utförs optimering på en symbol. I alla symboler och quotFilterquot-lägen bearbetas alla symboler i följd, dvs första fullständiga optimering för första symbolen, optimering på andra symbol etc. Begränsningar: 1. Anpassad backtester stöds INTE (ännu) 2. Smart optimeringsmotorer stöds INTE - Endast EXHAUSTIVE optimering fungerar. Så småningom kan vi bli av med begränsning (1) - när AmiBroker ändras så använder inte custom backtester OLE längre. Men (2) är förmodligen här för att stanna länge. 14 oktober 2011 Tillagd 29 februari 2012, ytterligare poäng att överväga: 1) Systemet beror på att du får korrekta fyllningar vid det öppna priset. För att erhålla sådana fyllningar krävs ett kvalitetsfördröjande dataflöde och avancerad programmeringsförmåga för att genomföra handelsautomatisering. 2) När inmatningspriset ligger något under det öppna priset (försöker förbättra prestanda) misslyckas systemet misslyckat. Att förbättra priset med bara en cent dödar systemet. Detta tyder på att det mesta av vinsten kommer från dagar då det öppna priset var lika med det dagliga Låg, dvs priset gick upp från det öppna och aldrig sjunkit under det. Detta är förstås uppenbart. För att bekräfta detta lade jag till detta testvillkor (det ser framåt) för att utesluta dagar där Open Low: Köp Köp OCH NOT O L Detta dödar systemet och visar att det mesta av vinsten kommer från dagar där OL. För att ytterligare bekräfta detta lade jag till det motsatta villkoret: Köp Köp OCH O L Det ger nästan oändliga vinster och visar att de flesta vinsterna kommer från dagar då priset går upp direkt från Öppet och aldrig återvänder under det. Att försöka förbättra ingångspriset är ett misstag som man borde ange på en Stop-uppsättning 1-2 ct över det öppna priset. Detta kommer att eliminera dagar när priset sjunker och aldrig vänder tillbaka. Detta förbättrar prestanda betydligt. 3) Detta system handlar knä-jerk trader-responsespatterns. Sådana mönster drunknar vanligen med stor volymhandel, vilket innebär att systemet fungerar mycket bättre när du väljer ticker med volymer mellan 500 000 och 5 000 000 aktier. Detta förbättrar också prestanda betydligt. Lägga till ovanstående två egenskaper ger en egenkapitalkurva mycket bättre än den som visas nedan. Tyvärr, jag har ingen tid att dokumentera ovanstående i större detalj. Lycka till Det här inlägget beskriver en mycket enkel, långvarig handelsidee som köper till en viss procentandel under yesterday8217s Låg och avslutar nästa dag8217s Öppna. Medan det ibland kan vara svårt att få exakt öppet pris, gör det höga lönsamheten för detta system en bra kandidat för ytterligare experiment. Systemet fungerar bra med klocklistor som N100, SP500, SP1500, Russel 1000 etc. Prestanda på Russel 1000, med max. öppna positioner som är inställda på 1, för perioden 12102003 till 12102011 ser så här ut: Några av de andra tittlistorna ger mindre exponering (vinst) men det här kommer med lägre DD. Provisionerna sattes till 0,005 per aktie. Ingen marginal används. Ingen explicit rankning används tickers handlas baserat på deras alfabetiska sortering i Watchlist. Detta kan tyckas udda men är signifikant: Omvänd denna typ av system misslyckas. Detta kan innebära att på grund av realtidsskanningsproblem kan symboler som listas överst i denna sort handlas annorlunda än de som anges längst ner. Var uppmärksam på Likviditet (du kanske vill handla mer än en position) och släppa (Entry är ganska riskfri, men utgångar kan vara problematiska). DD är signifikanta men kan kompenseras med förbättrade realtidshandlade poster och utgångar. När du handlar automatiskt kan det vara möjligt att placera OCA DAY-LMT-postorder för alla signaler och bara vänta och se vad som fyller. Eftersom utgångar är svårare än poster kanske du vill utforska andra exitstrategier. Parametervärdena väljs bara ut ur en hatt. Nästan säkert kan du optimera dem eller justera dem dynamiskt för enskilda tickers. Jag testade detta system kort i Walk-Forward-läget och resultaten var lönsamma för alla testade år. Med undantag för antalet aktier handlas parametrar inte särskilt kritiska. Överoptimering doesn8217t verkar vara ett problem i det här fallet. Koden nedan är väldigt enkel och kräver få förklaringar. Det är dock viktigt att förstå att systemet har en liten kant genom att handla på Open, och genom att beräkna TrendMA med samma Open-pris. Vissa kan tolka detta som framtida läckage, men om du handlar detta system i realtid, så är det inte. Många inser inte att om du handlar på Open, kan du även använda det här priset i dina beräkningar 8212 så länge du utför dem i realtid 8212 här kan AmiBroker och teknik ge dig en kant. Om du Ref () tillbaka TrendMA med en stapel är systemet fortfarande mycket lönsamt, men DDs ökar för vissa Watchlists. Om du använder fasta investeringar är skillnaden försumbar. Handelsförfarandet skulle vara att börja skanna innan marknaden öppnar och ta bort ticker som är prissatta så avlägsna att de osannolikt inte kommer att uppfylla OpenThresh. Således kan du börja skanna 1000 symboler men snabbt kommer det skannade numret att minska till bara ett dussin eller så tickers. När du närmar dig 9:30 kommer din realtidsskanning att bli mycket snabb och du kommer att kunna placera din LMT-order mycket nära Open 8211 du kan till och med kunna förbättra på det öppna priset. Trots att några personer tittade på koden nedan och inte hittade något fel verkar vinsten ganska hög för ett så enkelt system. Var god rapportera om fel som du kan se. Filed by Herman at 7:03 pm under Ideas (Experimental) Comments Off på EOD Gap-Trading Portfolio-systemet den 1 september 2011 Denna idé publicerades (161332) på den viktigaste AmiBroker-listan den 3 juli 2011. Det fanns många utmärkta kommentarer om listan och om du är intresserad av att arbeta med det här systemet gör du det bra att läsa dem alla innan du börjar. Efter inlägget hittade jag ett antal inlägg på webben som diskuterade denna handelsidee. Några hävdade att de skulle handla ett liknande system med god framgång. Jag hänvisade till detta system ett 8220Gap Trading8221-system men det kan vara lite av en missnöje, 8220Mean reversion8221 kan vara en bättre klassificering. Googling för det kommer att få dig många fler träffar till liknande system. Här är några länkar: Det verkar vara en ganska diskuterad handelside och jag föreslår att du gör några Googling på egen hand för att lära dig det senaste. Som Amibroker-användare har du bättre verktyg än de flesta handlare och du har en bättre chans än de flesta för att komma med en variation som fungerar. Kanske med lite mindre vinst och med en betydande mängd ytterligare kod 8212 vann det8217t ett projekt av 8220quicky8221 :-) Vissa människor kommenterade att detta system inte kommer att fungera i verklig handel, medan de kanske är rättvisa andra säger ordningar som detta arbete. Jag slutade inte systemet och kan göra anspråk på att veta om det är överlåtbart eller inte. Systemet köper med en viss procentandel under yesterday8217s Låg, på en LMT-order och avslutas samma dag vid Stäng. Filed by Herman at 6:53 pm under Ideas (Experimental) Comments Off på en långsiktig EOD Gap trading idé Jag använder en liten inställningskriterium för att söka efter mina aktier. MACD standard, jag letar efter Histogram 4 nedåtfält och 1 uppstång för köpsignal (jag har histogrammet satt till rött för ner och blått för att jag kan se klart). MACD över Zero Line RSI ovanför 30 Detta system baserar sig på trendhandel. Köper på pullback när marknaden fortsätter sin trend. Så här söker du efter MACD Trend-inställningar: 1) Sätt följande formel i ett diagram. 2) Kör en skanning i AA med SMACDTrend med alla symboler. n sista dagarna. n 1 och Sync chart på välj som inställningar. Lager som uppfyller kriterierna kommer att rapporteras i resultatlistan. Obs! Vissa varianter av installationsreglerna kan definiera signaler som är ganska sällsynta och i små databaser är det möjligt att det inte finns några inställningar på en given dag (sålunda kommer inget lager att rapporteras av skanningen). 3) Klicka på någon symbol i resultatfönstret för att visa diagrammet, för den symbolen, i bakgrunden. Obs! I det här exemplet användes en träningsdatabas, som bara innehåller data upp till 5112007. Trading idé av protraderinc. Kommentarer och formel enligt Bill 8211 WaveMechanic. Filed by brianz at 11:06 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on MACD Trend System October 14, 2007 Filed by brianz at 10:43 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on 15 Day Performers Trading System August 19, 2007 This is the first in a series off KISS (keep it simple, stupid) trading ideas for you to play with. All system ideas presented here are unproven, unfinished, and may contain errors. They are intended to show possible patterns for further exploration. As always, you are invited to make comments andor add your own ideas to this series. I prefer real-time systems that trade fast, are automated, and are devoid of traditional indicators. Preferably, they should have no optimizable parameters however, I may not always be able to meet this objective. Not all systems will be that simple there will be some that use simple averaging or HHVLLV type functions. The first system shown below is a copy of the demo system I use to develop Trade-Automation routines elsewhere on this site. Real-Time Gap-Trading . To see how this works, you should Backtest it on 1-minute data with a periodicity in the range of 5-60 minutes. Your first impression may be that these profits are simply due to an up market, however, the fact that Long and Short profits are about equal suggests there is more to it. Because 98 of all trades fall between 9:30 AM and 10:30 AM, this type of system is nice if you just want to trade a short time each day. This reduces risk with respect to market exposure and gives you more time to enjoy other activities. Backtesting this on the NASDAQ-100 watchlist (individual backtests, 15 min. Periodicity) gives the profits shown below for the period of 1 MAR 2007 to 17 AUG 2007. Ticker names are omitted to keep the chart compact the chart simply shows a net profit bar for each ticker tested. Average exposure for this system is about 15 hence, you may be able to trade portfolios to increase profits and smooth the equity curves. Be cautioned that in its raw form the drawdowns are unacceptable and that there may be volume restrictions for many tickers. Since this system has low exposure, it may be a candidate for market scanning and ranked portfolio trading. RARs would be an indication of the absolute maximum profits that could be obtained if one succeeded to increase exposure to near 100. However, price movement from different tickers may be correlated, and trades from different tickers may overlap. If many tickers trade at the same time, it would be difficult to increase system exposure. Filed by Herman at 1:49 pm under Ideas (Experimental) Comments Off on KISS-001: Intraday Gap Trading August 17, 2007 You are invited to submit links to system ideas in comments to this post. Gap Trading Strategies 8211 Stockcharts Intraday Moving Average Crossover with Position Sizing 8211 NeoTicker Volatility-Breakout-Systems 8211 Traders Log Ten day HighLow system 8211 StockWeblog Reversion Systems 8211 SeekingAlpha Systems Traders Club . Trader Club Bulletins. July 16, 2007 This category is reserved for real working trading systems, i. e. that you have traded at some point in time or would consider trading. Since the criteria for tradability varies from person to person, and since systems may work or not depending on how they are traded, it will be difficult to screen contributions here. With respect to what is posted here, keep an open mind and consider that the poster considers the system tradable. You can contribute by posting as an author (requires registration ) or in a comment to this post. Filed by Herman at 11:14 am under Practical (Profitable) Comments Off on Introduction to Trading Systems 8211 Practical This is where you can share trading systems that are marginally profitable, i. e. those that should not be traded as they are but that show potential. Typically this would be a basic system that is profitable but experiences draw downs of 50. Such systems can often be improved by adding Stops, Targets, Money Management, Portfolio techniques, etc. The reality is that while you may not have the expertise to make it work someone else may. Almost all of us find trading system ideas in books and magazines that we then code in AFL for evaluation. Some of these systems may have been around for many years while others are new ideas. After coding them, almost always, we are disappointed and chuck out the system (work). Instead of throwing out your work you are invited to post the system here to give another developer a chance to fix it. You are invited to contribute as an author (requires registration ) or in a comment to this post. Filed by Herman at 11:04 am under Ideas (Experimental) Comments Off on Introduction to Trading Systems 8211 IdeasSimple Triple Moving Average Crossover 8211 Amibroker AFL Code Here is the very simple and classical example to build a triple EMA (Exponential Moving Average Crossover system). System is quite popular if anyone (traderinvestor) is a newbie to classical technical analysis. In this AFL the triple moving average buy, sell signals are coded and comes with Scanning and Exploration functionality. It is a simple trend following system where the system shows buy signal if 3 EMA 13 EMA 34 EMA and shows a sell signal if 3 EMA Averages and applydrag-and-drop the Triple Moving Average Crossover code over blank chart. 7)Bingo you are done. Now you will be able to see the triple moving average crossover with buy and sell indicators. Relaterade läsningar och observationer Om Rajandran Rajandran är en fulltidshandlare och grundare av Marketcalls, mycket intresserad av att bygga timing modeller, algos. diskretionära handelskoncept och Trading Sentimental analysis. Han instruerar nu användare över hela världen, från erfarna handlare, professionella handlare till enskilda handlare. Rajandran deltog i college i Chennai där han fick en BE i elektronik och kommunikation. Rajandran har en bred förståelse för handel med mjukvaror som Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python och förstår individuella behov hos näringsidkare och investerare som använder ett brett spektrum av metoder. Thanks very much. Obligatorisk amerikanska regeringens ansvarsfriskrivning CTFC regel 4.41 Futures trading innehåller väsentlig risk och är inte lämplig för alla investerare. En investerare kan eventuellt förlora hela eller mer än den ursprungliga investeringen. Riskkapital är pengar som kan gå vilse utan att äventyra dem ekonomisk säkerhet eller livsstil. Överväga endast riskkapital som ska användas för handel och endast de som har tillräckligt med riskkapital bör överväga att handla. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. CTFC-regel 4.41 HYPOTETISKA ELLER SIMULERADE RESULTATRESULTAT HAR SÄRSKILDA BEGRÄNSNINGAR. I likhet med en verklig prestationsrekord, representerar SIMULERADE RESULTAT INTE VERKLIGT HANDEL. Också eftersom handelarna inte har genomförts kan resultaten ha underförstått för konsekvenserna, om några av vissa marknadsfaktorer, såsom likviditet. SIMULERADE HANDELSPROGRAMMER I ALLMÄNT ÄR ÄVEN FAKTISKT ATT DE DESIGNERAS MED FÖRDELNINGEN AV HINDSIGHT. INGEN REPRESENTATION GÖRAS ATT ANTAL KONKURRERAR ELLER ÄR LIKTIGT FÖR ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER TABELL SOM LIKNAR TILL DE VISADE. Alla affärer, mönster, diagram, system etc. som diskuteras på denna webbplats eller annonsering är endast illustrativa och inte tolkas som specifika rådgivande rekommendationer. Alla idéer och material som presenteras här är endast avsedda för information och utbildning. Inget system eller handelsmetodik har någonsin utvecklats som kan garantera vinst eller förhindra förluster. De vittnesmål och exempel som används här är exceptionella resultat som inte gäller genomsnittliga personer och är inte avsedda att representera eller garantera att någon kommer att uppnå samma eller liknande resultat. Handlar placerade på Trend Methods-systemets tillförlitlighet tas på egen risk för eget konto. Detta är inte ett erbjudande att köpa eller sälja framtidsintressen. Upphovsrätt 2015 Marketcalls Financial Services Pvt Ltd mitten Alla rättigheter reserverade mitten och vår webbplatskarta Alla logotyper är varumärken som tillhör deras respekterande ägare. Data och information tillhandahålls endast i informationssyfte och är inte avsedda för handelsändamål. Varken marketcalls. in webbplatsen eller någon av dess promotorer ansvarar för eventuella fel eller förseningar i innehållet eller för åtgärder som vidtas i beroende av det.